Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático, ¿en qué se diferencian?

Las máquinas forman parte de nuestro día a día, pero a menudo las empresas desconocen qué tecnología puede ser más beneficiosa para sus negocios. Para ello resulta imprescindible conocer en profundidad en qué se diferencia el aprendizaje automático o Machine Learning (ML) de la Inteligencia Artificial (IA).

Expertos del sector afirman que la inteligencia artificial será la próxima revolución industrial y que en el futuro próximo, tanto el aprendizaje automático o Machine Learning (ML), como la Inteligencia Artificial (IA) necesitarán millones de empleados.

Esta tecnología, que apenas está en su fase embrionaria, permitirá resolver problemas complejos y tendrá el potencial suficiente como para transformar industrias enteras. No obstante, resulta crucial que un negocio sepa hacia dónde debe enfocar sus esfuerzos en cuanto a esta nueva tecnología para que la inversión revierta de la manera más eficaz y óptima posible. Aunque la IA y el ML tienen una estrecha relación, no son exactamente lo mismo a pesar de que a menudo estos términos se usan indistintamente.

Por este motivo, te proponemos que conozcas sus principales diferencias con la guía que te proporcionamos a continuación.

¿Cuál es la definición de Aprendizaje Automático y de Inteligencia Artificial?

Empecemos con unas definiciones básicas:

Inteligencia Artificial: el concepto de inteligencia artificial significa que las máquinas pueden realizar tareas de forma ‘inteligente’. Por lo tanto, estas máquinas no solo realizan tareas mecánicas y repetitivas que les han sido programadas con anterioridad, sino que pueden realizar tareas nuevas adaptándose a diferentes situaciones. 

Aprendizaje Automático: técnicamente el aprendizaje automático es una de las ramas o aplicaciones actuales de la inteligencia artificial. El aprendizaje automático se basa en la idea de que podemos construir máquinas capaces de acceder a los datos, procesarlos  y aprender por sí mismas, con algoritmos que consiguen que las máquinas sean progresivamente más inteligentes, sin necesitar de la supervisión humana de forma constante. 

Historia de la Inteligencia Artificial

El concepto de inteligencia artificial, aunque nombrado de distinta manera, ha existido desde hace cientos de años. Desde los mitos griegos con hombres mecánicos hasta los robots que existen a día de hoy. En Europa, los primeros ordenadores fueron concebidos como ‘máquinas lógicas’, puesto que aunque no tomaban ninguna decisión por cuenta propia, usaban procesos lógicos, podían recordar información y realizar cálculos.

En una primera fase, los esfuerzos iban destinados a dotar a esta maquinaria de mayores posibilidades de cálculo, así como de almacenamiento de datos. Sin embargo, el mayor conocimiento de nuestro cerebro humano ha hecho que los investigadores empiecen a fabricar máquinas similares a nuestros cerebros, es decir, máquinas capaces de aprender por sí solas, así como de tomar decisiones que les permitan llevar a cabo distintas tareas .

Ahora, nuestros ordenadores pueden realizar cálculos complejos, pero la investigación ya no está centrada en esta realidad y da un paso más allá, sinO en crear máquinas que puedan tomar decisiones de manera similar a los humanos y usar dichas decisiones para completar varias tareas.

Tipologías Principales de Inteligencia Artificial

La inteligencia artificial se divide en dos sub-categorías principales:

            A.) Inteligencia Artificial Aplicada (IAA): es la forma más común de AI. Incluye todo, desde inteligentes sistemas de negociación de acciones hasta la conducción automatizada.

            B.) La Inteligencia Artificial Generalizada no es tan popular como la anterior por el hecho de que es más difícil de crear. Un aparato de este tipo de inteligencia artificial sería capaz de manejar todo tipo de tareas diferentes, al igual que los humanos.

El  Desarrollo del Aprendizaje Automático

El aprendizaje automático se ha desarrollado gracias a determinados avances en el campo de la inteligencia artificial.

El primer avance consistió en darse cuenta de que era más eficiente enseñar a los ordenadores cómo aprender que enseñarles a realizar todas las tareas posibles y darles la información necesaria para completar esas tareas.

El segundo gran avance en el campo del aprendizaje automático fue la invención de Internet. Por primera vez en la historia, una única plataforma conducía a un enorme potencial de almacenamiento de datos que nunca antes se había visto. Las máquinas ahora pueden captar y procesar grandes cantidades de datos que nunca antes pudieron acceder debido a limitaciones de almacenamiento. De hecho, la cantidad de datos que se crean es demasiado elevado para que los humanos los procesemos.

Estos dos avances dieron pie a concluir que a pensar de seguir publicando en los diferentes canales, el objetivo principal consiste en diseñarlas para que puedan ‘pensar por sí solas’.

¿Cómo conseguimos que aprendan y que, por lo tanto, ‘piensen’ las máquinas?

Basado en el mismo mecanismo que el sistema neuronal del cerebro del ser humano, las redes neuronales fueron una pieza clave para enseñar a los ordenadores a pensar de la misma forma en la que lo hacen los humanos. De esta forma, las diferentes conexiones permiten que estos ‘cerebros’ sean cada vez más rápidos, precisos y específicos. 

En otras palabras, las redes neuronales son un tipo de sistema de ordenadores cuya función es captar y clasificar información como lo hacen nuestros propios cerebros. Por ejemplo, una red neuronal bien desarrollada puede observar imágenes, reconocer los elementos básicos en ellas y clasificarlas de acuerdo con lo que muestran.

A veces, los datos (o el big data) no nos permiten ser extremadamente preciosos, aunque sí tomar decisiones basadas en estadísticas que nos indican qué es lo más probable que sea correcto. De ahí que el big data y la analítica predictiva sean términos que suelen aparecer al hablar sobre este tipo de tecnología.

Uno de los aspectos más interesantes es que una máquina de inteligencia artificial además de procesar datos y aprender a hacer nuevas tareas, también puede determinar si sus acciones fueron las correctas o no, y abrirte paso para mejorar la próxima vez si la decisión tomada no fue la correcta. Es lo que también recibe el nombre de aprendizaje continuo.

¿Qué puede hacer el aprendizaje automático para las empresas?

El Machine Learning (ML) permite a los ordenadores ‘escanear el texto’ y analizar el tipo de contenido. Detectar por ejemplo si el texto es es alegre o negativo, y de ahí llegar a captar el estado de ánimo del usuario. Lo mismo sucede con las canciones, para acercarnos a la emoción que recibirá la gente según el tipo de canción y artista.

Uno de los campos en los que va a tener mayor cabida el aprendizaje automático es en la comunicación con las personas ya que el  procesamiento del lenguaje natural utiliza mucho el aprendizaje automático. De esta manera, la atención al cliente también será mucho más humana. Por otro lado, Google, en su buscador, ya está introduciendo el aprendizaje automático para ofrecernos siempre aquello que deseamos encontrar en función de nuestro comportamiento de búsqueda para enriquecer la experiencia de navegación.

¿Qué le conviene más a tu empresa, el aprendizaje automático o la inteligencia Artificial?

Como hemos comentado anteriormente, tanto la inteligencia artificial como el machine learning pueden tener un alto potencial comercial. Ahora bien, dependiendo de cuáles sean las necesidades principales de tu empresa, te convendrá centrarte más en Machine Learning o en la Inteligencia Artificial.

Estos sistemas tienen muchas aplicaciones para ofrecer, pero el aprendizaje automático  ha recibido mucha más publicidad últimamente, por lo que muchas compañías se han enfocado en esa fuente de soluciones. Sin embargo, la inteligencia artificial también puede ser útil para muchas aplicaciones más simples que no requieren aprendizaje continuo.

 

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